字节跳动
实习AIGC算法实习生-智能创作
上海 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届硕士及以上学位在读，计算机、电子信息、软件工程等相关专业优先
- 在计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像/视频生成（Diffusion/AR）、人像美化类技术、图像打光等；对深度学习算法有深刻理解，熟悉常用深度学习框架；扎实的数学和算法基础：概率统计、数值优化算法
- 具备快速学习新技术的能力，能够在较短时间内理解前沿论文并评价；实践动手能力强， ACM、ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先
- 在计算机视觉国际顶尖会议或期刊上发表过论文者优先；在计算机视觉知名竞赛取得优异名次者优先；有高质量Github项目经验者优先；有分布式系统工程经验者优先
- 积极主动有热情，能与团队合作相处，具备较强的沟通能力。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：智能创作团队是字节跳动的创作场景业务中台，以AI赋能创造，致力于通过AI技术降低创作门槛，赋能视觉内容生产与创作的智能化升级。团队深度支持抖音、剪映、即梦、豆包、商业化等多个业务线，持续深耕图片与视频生成、智能剪辑、数字人、特效等多个业务场景，通过由AI驱动的智能化工具与算法，为用户提供了更智能、更便捷、更丰富的创作体验，助力普通用户轻松实现高质量内容创作，同时为专业创作者提供强大的技术支持，推动内容生态的繁荣与创新。
- 1、参与多模态生成（Diffusion/AR模型）相关算法研发与优化，跟进计算机视觉领域的前沿技术研究；
- 2、利用计算机视觉和人工智能技术，改进抖音、剪映Capcut等多个公司产品的创作体验。
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
查看答题思路
1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
查看答题思路
1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
查看答题思路
1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
查看答题思路
1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。